Generativ AI-grunnleggende plattformsikkerhet

Lær om generativ AI-grunnleggende plattformsikkerhet.

• LLM Data Masking (Tilgjengelig for ikke-Agentforce Generative AI)
  Identifiserer og maskerer automatisk sensitive data (PII, PCI og så videre) i en ledetekst før de overføres til en ekstern stor språkmodell (LLM).
• Sikkerhet og sikkerhet – toksisitetsdeteksjon
  Skanner automatisk AI-meldinger og genererte svar for å identifisere, flagge og score skadelig språk på tvers av flere kategorier (for eksempel hate speech, vold, forfalskning).
• Sikkerhet og sikkerhet – ledetekst av injeksjon
  Oppdager og avverger meldingsinnsettingsangrep der brukere forsøker å overskrive systeminstruksjoner for å tvinge AI til utilsiktet eller skadelig virkemåte.
• Einstein Revisjon, Analytics og Overvåking-oppsett
  Sentraliserer loggingen av generative AI-meldinger, LLM-svar og tilbakemeldinger fra brukere i Data Cloud for samsvar, revisjon og modelloptimalisering.
• Bruk av Ledetekstbygger og tilbakemeldingsmålinger
  Overvåker tilpassingen og kvaliteten på bestemte Einstein ved å spore antall genereringer og tilbakemeldinger fra brukere.
• Einstein - Agent Analytics
  Aktiverer kontinuerlig innsamling og visualisering av autonome agentinteraksjoner, og aktiverer sporing av ytelse og måling av avkastning på investeringer (ROI).
• Einstein og -overvåking - øktsporing i Agentforce
  Registrerer trinnvis logikk, tankeprosess og verktøykall sekvens for autonome agenter for hver interaksjon.